Stanford DI ataskaita 2026: Kinija beveik pasivijo JAV, o DI vandens poreikiai viršija 12 mln. žmonių
·
Stanford universitetas kiekvienais metais išleidžia DI ataskaitą, kuri yra kažkas panašaus į metinį patikrinimą pas gydytoją. Tik pacientas yra visa DI industrija. Ir šių metų rezultatai kelia nerimu.
Pradėkime nuo didžiausio: Kinija beveik pasivijo JAV. Geriausio kinų modelio atotrūkis nuo geriausio amerikiečių modelio susitraukė nuo 9,26% 2024 sausį iki 1,70% 2025 vasarį. Tai ne atotrūkis. Tai matavimo paklaida.
Kas pirmauja?
2026 kovo mėnesį Anthropic oficialiai pirmauja DI modelių kokybėje. Antra vieta: xAI. OpenAI tik trečia. DeepSeek V4 ant Huawei lustų dar net neišleistas, bet jau kelia rimtą grėsmę visoms trims.
Programavimo teste SWE-bench rezultatai per metus šoko nuo 60% iki beveik 100%. Tai reiškia, kad DI modeliai jau sprendžia beveik visas programavimo užduotis, kurias žmonės jiems meta.
Bet kokia kaina?
Štai kur ataskaita tampa nemaloni. Vien GPT-4o metinis vandens sunaudojimas viršija 12 mln. žmonių geriamojo vandens poreikius. Dvylikos. Milijonų. Žmonių.
Trečdalis organizacijų tikisi, kad DI sumažins jų darbuotojų skaičių per ateinančius metus. Ypač programuotojų ir paslaugų sektoriuje. NYT tyrimas jau parodė tiesioginį ryšį tarp DI ir darbo vietų praradimo.
Investicijos ir skaidrumas
JAV privačios DI investicijos pasiekė 285,9 mlrd. dolerių 2025 metais. Kinija? 12,4 mlrd. Skirtumas 23 kartai. Bet čia yra paradoksas: Kinija pasivijo kokybėje su 23 kartus mažesniais pinigais.
O štai kas blogai: DI kompanijų skaidrumo indeksas nukrito nuo 58 iki 40 balų. Kompanijos vis mažiau atskleidžia apie savo modelių treniravimo duomenis, rizikas ir galimybes. OpenAI kalba apie robotų mokestį, bet apie savo modelių treniravimą tyli.
53% pasaulio populiacijos jau naudoja generatyvinį DI. Greičiau nei asmeninis kompiuteris. Greičiau nei internetas. Ir mes dar tik pradžioje.
